选择 TensorFlow 的原因

TensorFlow 是一个端到端平台，无论您是专家还是初学者，它都可以让您轻松地构建和部署机器学习模型。

TensorFlow 提供多个抽象级别，因此您可以根据自己的需求选择合适的级别。您可以使用高阶 Keras API 构建和训练模型，该 API 让您能够轻松地开始使用 TensorFlow 和机器学习。

如果您需要更高的灵活性，则可以借助即刻执行环境进行快速迭代和直观的调试。对于大型机器学习训练任务，您可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上进行分布式训练，而无需更改模型定义。

TensorFlow 始终提供直接的生产途径。不管是在服务器、边缘设备还是网络上，TensorFlow 都可以助您轻松地训练和部署模型，无论您使用何种语言或平台。

如果您需要完整的生产型机器学习流水线，请使用 TensorFlow Extended (TFX)。要在移动设备和边缘设备上进行推断，请使用 TensorFlow Lite。请使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 环境中训练和部署模型。

构建和训练先进的模型，并且不会降低速度或性能。借助 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能，TensorFlow 可以助您灵活地创建复杂拓扑并实现相关控制。为了轻松地设计原型并快速进行调试，请使用即刻执行环境。

TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统以供您开展实验，包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT。

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机器学习简介解决机器学习问题的步骤神经网络剖析训练神经网络

机器学习是指帮助软件在没有明确的程序或规则的情况下执行任务。对于传统计算机编程，程序员会指定计算机应该使用的规则。但是，机器学习需要另一种思维方式。现实中的机器学习对数据分析的注重程度远高于编码。程序员提供一组样本，然后计算机从数据中学习各种模式。您可以将机器学习视为“使用数据进行编程”。

使用机器学习从数据中获取答案的过程包含多个步骤。如需了解分步概述，请查看此指南，其中显示了文本分类的完整工作流程，并描述了相关的重要步骤，例如收集数据集，以及使用 TensorFlow 训练和评估模型。

神经网络是一种可以通过训练来识别各种模式的模型。神经网络由多个层组成，包括输入层和输出层，以及至少一个隐藏层。各层中的神经元会学习越来越抽象的数据表示法。例如，在此可视化图表中，我们看到了检测线条、形状和纹理的神经元。这些表示法（或学习的特征）可以用来对数据进行分类。

神经网络是通过梯度下降法进行训练的。每层的权重都以随机值开始，并且这些权重会随着时间的推移以迭代的方式不断改进，使网络更准确。我们使用损失函数量化网络的不准确程度，并使用一种名为“反向传播算法”的流程确定每个权重应该增加还是降低以减小损失。

一个完整的生态系统，可以帮助您使用机器学习解决棘手的现实问题